[701]labelImg标注工具

labelImg github：https://github.com/tzutalin/labelImg exe下载：https://tzutalin.github.io/labelImg/

用于深度网络训练的数据集做标注的方法和工具有好多，像Labelme、labelImg、yolo_mark、Vatic、Sloth等等，此处暂时只介绍其中的一种标注工具：labelImg。

常见的图片标注工具

LabelImg

这款工具是全图形界面，用Python和Qt写的，最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件，与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。

image.png

trainingImageLabeler

MATLAB R2017a版本自带的trainingImageLabeler工具：Ground-Truth Labeling可以标记感兴趣的区域，如车道，汽车和交通标志，以及整个视频帧或时间间隔与相关信息，如天气条件。

image.png

labelImg的安装

pip安装

$ pip install labelImg
$ labelImg
$ labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

Ubuntu源码安装

由于Ubuntu系统自带python，这款软件在Ubuntu环境下的安装是最方便的。软件要求python版本在2.6以上，同时需要PyQt和lxml的支持。

Python2+Qt4

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools
sudo pip install lxml
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

Python3+Qt5

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
sudo pip3 install lxml
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

下载源码并运行

在原作者的github下载源码压缩包，解压可得到名为labelImg-master的文件夹，进入该文件夹，在空白处使用“Shift+鼠标右键”，进入当前目录的命令行窗口，依次输入下面语句即可打开软件。

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

image.png

labelImg的使用方法

windos版本请不要把存放在中文目录下，否则打不开。

图像数据标注一般操作的顺序：“open file ” -----"create rectbox " -----"输入类别名称 "-----“change save dir ”-----“Save” 最后在保存文件的路径下生成.xml文件，.xml文件的名字是和标注照片的名字一样，如果要修改已经标注过的图像，.xml中的信息也会随之改变。得到的.xml 和PASCAL VOC所用格式一样！

• 修改默认的XML文件保存位置，使用快捷键“Ctrl+R”，改为自定义位置，这里的路径一定不能包含中文，否则无法保存。
• 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，修改默认类别，比如改成person、car、motorcycle三个类别。
• “Open Dir”打开图片文件夹，选择第一张图片开始进行标注，使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框，单击结束画框，再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存，此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。
• 标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。
• 完成标注后打开XML文件，发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

image.png

image.png

热键

image

image

其他同类标注工具（Github）：

Yolo_mark BBox-Label-Tool ImageLabel

参考：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/79945012 https://blog.csdn.net/j879159541/article/details/90401297 https://blog.csdn.net/Jesse_Mx/article/details/53606897 https://www.cnblogs.com/kekeoutlook/p/8063077.html https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78720189